主要观点总结
本文主要介绍了AI行业的发展趋势以及黑马程序员推出的新项目——知识图谱。文章指出AI行业正在高速发展，未来大模型将形成泾渭分明的两条发展路线。同时，企业对人才的需求更加实际，拥有技术应用能力和项目经验的人才更受欢迎。黑马程序员紧跟行业趋势，发布新项目知识图谱，并介绍了项目的背景、技术架构和项目内容。该项目已在黑马线下就业班成功实施，并获得了学生的高度认可。此外，黑马人工智能开发学科课程已全新升级至V5.0，内容全面覆盖人工智能核心生态领域，以助力更多学生成为高薪AI人才。
关键观点总结
关键观点1: AI行业的发展趋势及企业人才需求变化
AI行业保持高速发展态势，未来大模型将形成泾渭分明的两条发展路线。企业对人才的需求更加实际，拥有技术应用能力和项目经验的人才更受欢迎。
关键观点2: 黑马程序员的新项目——知识图谱的介绍
黑马程序员紧跟行业趋势，发布新项目知识图谱，介绍了项目的背景、技术架构和项目内容，包括数据标注、实体抽取、关系抽取等关键技术。
关键观点3: 知识图谱项目的实施效果和学生反馈
知识图谱项目已在黑马线下就业班成功实施，并获得了学生的高度认可。学生表示通过该项目，对知识图谱的构建和应用有了更深入的理解，对问答对话系统等前沿技术的实际应用也有了更加直观的认识。
关键观点4: 黑马人工智能开发学科课程的升级优势
黑马人工智能开发学科课程已全新升级至V5.0，内容全面覆盖人工智能核心生态领域，课程优势包括热门岗位全覆盖、与大厂深入合作、定制垂直行业大模型、覆盖NLP、CV完整解决方案和技术栈等。
正文
2024即将结束，AI行业在这一年仍然保持着高速发展的态势。
有人问：未来，AI行业究竟会走向何方？周鸿祎给出了他的答案：“未来大模型会形成泾渭分明的两条发展路线，一条路是越做越大，探索人类的星辰大海。另一条路是将大模型与具体场景结合，向着垂直化、产业化方向发展。”
这一观点揭示了AI行业发展的一个重要转向——过去的AI技术驱动重在算法模型的比拼，如今更依赖场景化的商业洞察、经济价值。
企业对人才的需求，也更向实际需求靠拢，拥有技术应用能力、项目经验的人才更受欢迎。
作为IT教育的行业标杆，黑马程序员深知项目经验的重要性，将实战项目深度融入课程，技术场景全还原，让更多学生学有所得，极大增强就业竞争力。
近日，黑马人工智能开发学科紧跟行业趋势，
再度重磅发布新项目——知识图谱！
知识图谱（Knowledge Graph）作为人工智能领域的重要技术之一，因其具备结构化、语义化和可解释性的特点，已成为企业智能化转型的关键工具。
无论是在电商、金融还是医疗领域，知识图谱都能通过对海量数据的整合和深度语义理解，提升数据价值的利用率。
◆
数据的结构化：
帮助企业将分散的、非结构化的数据转化为可操作的知识网络，推动从“数据孤岛”到“智能连接”的升级。
◆
增强决策能力：
为企业提供精准、实时的知识支持，在辅助决策、业务预测和智能交互中发挥不可替代的作用。
◆ 赋能智能服务：
通过问答系统和推荐引擎等场景，实现用户与企业服务的无缝对接，极大提升用户体验。
医疗行业数据复杂且分散，传统方法难以高效处理和查询，导致数据互通性差、信息获取困难和决策支持不足。针对这些问题，医疗知识图谱项目通过整合患者病史、医学研究等多源数据，构建语义化、结构化的知识网络，提升数据利用效率。该项目助力精准医疗，推动健康教育，并为医生提供智能诊疗辅助，显著优化医疗服务质量和效率。
掌握知识图谱技术的学生可以
胜任企业中数据科学家、AI算法工程师、知识图谱工程师等岗位，
负责知识图谱的构建、优化和智能化应用。通过学习实体抽取、关系抽取、语义推理等核心技术，可以帮助企业实现数据结构化、智能查询和精准推荐等目标。
本次医疗知识图谱项目整体架构涵盖数据处理
（数据标注与预处理）
、信息抽取
（实体与关系的精准识别）
、知识融合
（实体消岐与多源数据整合）
、图谱搭建
（基于图数据库构建结构化知识网络）
以及图谱问答
（意图识别、槽位填充、答案生成）
。
通过这一完整的技术链条，实现了医疗数据的智能化处理、语义化表达和交互式应用，为用户提供全方位的医疗智能服务。
基于图谱问答系统：
图谱搭建内容是医疗知识图谱项目的基础工作，通过多步骤技术实现医疗数据的语义化和结构化，从而构建起高质量知识图谱。
①数据标注：
采用半自动化标注工具，对医疗数据进行标准化预处理，生成包含疾病、药物、症状等信息的高质量标注数据集。
②实体抽取：
基于深度学习模型（如BERT、BiLSTM-CRF），从非结构化文本中识别核心实体，例如疾病名称、治疗方法等。
③关系抽取：
通过监督学习或远程监督技术，从语句中提取实体之间的逻辑关系（如疾病与症状、药物与治疗效果的关联）。
④实体消岐：
针对同名或相似实体，利用上下文信息与知识库对比，确保实体唯一性，提升知识图谱的准确性。
⑤图谱构建：
将抽取的实体与关系构造成图形化结构，结合知识存储工具（如Neo4j），实现高效的知识存储与管理。
在图谱基础上，设计自然语言交互系统，实现对用户问题的精准理解和实时回答。
①意图识别：
通过自然语言处理技术，分析用户输入的问题类型（如症状查询、治疗方案等），确定用户需求。
②槽位填充：
提取用户问题中的关键参数（如疾病名称、症状描述），与知识图谱匹配，锁定相关信息。
③答案生成：
利用知识推理技术和模板生成方法，生成语言流畅、语义准确的回答，为用户提供专业的医疗建议。
◆ 多模态数据处理：
支持结构化、半结构化和非结构化数据的综合处理，确保数据全面性。
◆ 深度学习与规则结合：
融合深度学习模型的泛化能力与规则方法的精确性，保证提取和问答性能的平衡。
◆ 高可扩展性：
采用模块化设计，便于后续功能扩展与性能优化，可适配多种应用场景（如医疗助手、健康教育平台等）。
目前该项目已在黑马线下就业班成功实施，并赢得了学生的高度认可。学生纷纷表示：通过这个项目，他们不仅对知识图谱的构建和应用有了更深入的理解，对问答对话系统等前沿技术的实际应用也有了更加直观的认识。
▲ 人工智能开发学科课堂情况&学生评价
如今， “一招鲜吃遍天”已不能适应当下职场的发展。唯一不变的就是变化本身，想要实现高质量就业，就要紧跟当下技术发展趋势，不断精进自己的技术、技能。
为让学生在毕业时就能掌握企业用人所需技术能力，黑马始终站在市场前沿，响应一线企业技术需求，以“周”为单位更新课程技术，保持季度小迭代，年度大更新的频率！
知识图谱项目只是黑马众多项目的其中一个，在黑马人工智能开发学科中，
项目课程占比高达80%，8大全新实战项目，覆盖6大行业，包含200+专业技术点！
毕业后，同学们的能力可以对标有2-4年经验的高级AI开发工程师，成为企业真正所需人才！
黑马坚持真项目、真研发、真实战
专注培养企业所需的数字化人才
线上线下均可学习（不离校不脱产）
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近期，黑马人工智能开发学科捷报频传，连续三期班级就业率稳居
92%以上
，均薪高达16K+！
即便是在非一线城市，黑马毕业生均薪也可以轻松突破万元！还有多名学生成功入职
百度、微博、搜狐等大厂
从事算法工程师！
这份优异的就业成绩单，不仅是当前人工智能热潮的缩影，更是黑马始终坚持“好课、好老师、好服务”，培养大模型时代抢手人才的硕果！
黑马人工智能开发学科课程已全新升级至V5.0，内容全面覆盖人工智能核心生态领域，带领学生解锁大模型新技能，助力更多学生成为更高薪的AI人才！
课程覆盖主流的机器学习和深度学习、强化学习、大模型等核心技术，课程内容紧密贴合当下热门岗位需求，如大模型、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、数据挖掘等。
